Respostas:
Como Stijn apontou, o teste ks retorna uma estatística D e um valor p correspondente à estatística D. A estatística D é a distância máxima absoluta (supremo) entre os CDFs das duas amostras. Quanto mais próximo esse número for de 0, maior a probabilidade de as duas amostras terem sido coletadas da mesma distribuição. Confira a página da Wikipedia para o teste ks. Ele fornece uma boa explicação: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test
O valor p retornado pelo teste ks tem a mesma interpretação que outros valores p. Você rejeita a hipótese nula de que as duas amostras foram retiradas da mesma distribuição se o valor-p for menor que o seu nível de significância. Você pode encontrar tabelas on-line para a conversão da estatística D em um valor-p se estiver interessado no procedimento.
Ao fazer uma pesquisa no Google por ks_2samp, o primeiro hit é neste site. Nele, você pode ver a especificação da função:
This is a two-sided test for the null hypothesis that 2 independent samples are drawn from the same continuous distribution.
Parameters :
a, b : sequence of 1-D ndarrays
two arrays of sample observations assumed to be drawn from a continuous distribution, sample sizes can be different
Returns :
D : float, KS statistic
p-value : float, two-tailed p-value